model.eval() 是 PyTorch 中用于將模型切換到評估模式（evaluation mode） 的方法，主要用于模型推理（測試 / 驗證）階段。它會改變模型中部分層的行為，確保推理結果的準確性。

核心作用

在訓練階段，模型中某些層（如 Dropout、BatchNorm）的行為是 “隨機化” 或 “依賴批量數(shù)據(jù)” 的，以實現(xiàn)正則化或穩(wěn)定訓練。而在評估階段，這些層需要固定行為，才能輸出一致、可靠的結果。

model.eval() 的具體影響包括：

1. 關閉 Dropout 層
   Dropout 在訓練時會隨機 “丟棄” 一部分神經(jīng)元（防止過擬合），而 eval() 會讓所有神經(jīng)元保持激活，確保每次推理的輸出一致。

   • 訓練時：Dropout(p=0.5) 有 50% 概率丟棄神經(jīng)元。
   • 評估時（eval() 后）：所有神經(jīng)元均參與計算，無丟棄。

2. 固定 BatchNorm 層
   BatchNorm 在訓練時會根據(jù)當前批次數(shù)據(jù)動態(tài)計算均值和方差，而 eval() 會切換為使用訓練階段預計算的全局均值和方差，避免因批次數(shù)據(jù)波動導致輸出不穩(wěn)定。

   • 訓練時：用當前批次的均值 / 方差歸一化數(shù)據(jù)。
   • 評估時（eval() 后）：用訓練過程中累積的全局均值 / 方差歸一化數(shù)據(jù)。

3. 其他正則化層
   對于類似 Dropout 的正則化層（如 DropPath），eval() 也會關閉其隨機化行為。

使用場景

model.eval() 必須在模型推理（測試 / 驗證）前調用，例如：

# 訓練階段（默認模式：model.train()）
model.train()  # 可選，默認就是訓練模式
for batch in train_dataloader:
    outputs = model(batch)
    # 計算損失、反向傳播...
# 驗證/測試階段
model.eval()  # 切換到評估模式
with torch.no_grad():  # 配合關閉梯度計算，節(jié)省內存
    for batch in val_dataloader:
        outputs = model(batch)
        # 計算指標（如準確率）...

為什么必須調用？

如果不調用 model.eval()，模型會保持訓練模式，導致：

• Dropout 繼續(xù)隨機丟棄神經(jīng)元 → 推理結果不穩(wěn)定（同一輸入多次預測輸出不同）。
• BatchNorm 用當前批次均值 / 方差 → 小批次數(shù)據(jù)時，統(tǒng)計量偏差大，輸出不準確。

這些問題會嚴重影響模型評估的可靠性（如準確率、召回率計算錯誤）。

與 torch.no_grad() 的配合

model.eval() 通常與 with torch.no_grad(): 一起使用：

• model.eval()：控制模型層的行為（如關閉 Dropout）。
• torch.no_grad()：關閉梯度計算，減少內存占用，加速推理。

兩者功能互補，共同確保高效、準確的模型評估。

總結

model.eval() 的核心作用是：將模型從 “訓練模式” 切換到 “評估模式”，固定 Dropout、BatchNorm 等層的行為，確保推理結果的穩(wěn)定性和準確性。在測試、驗證或部署模型時，必須先調用該方法。

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